在使用 Kotlin 开发 Android中，我们一般返回 Result 来表示方法调用的结果。对于 Result 的返回值，我们可以很方便得使用 onSuccess 和 onFailure 等扩展方

异步数据流中的生产者可能会生产过多的数据，而消费者并不需要那么多，所以限流就有用武之地了。App 开发中有一些常见的限流场景，比如搜索框防抖、点击事件防抖、防过度刷新。

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第3天,Android中消息总线的实现与演变 前言 消息总线又叫事件总线，为什么我们需要一个消息总线呢？是因为随着

创建 SharedFlow 需设置三个参数：replay，extraBufferCapacity 和 onBufferOverflow。本文用图解的方式带大家认识 SharedFlow 的缓存系统

LiveData 的历史要追溯到 2017 年。彼时，观察者模式有效简化了开发，但诸如 RxJava 一类的库对新手而言有些太过复杂。为此，架构组件团队打造了 LiveData: 一个专用于 Andr

Flow.shareIn 与 Flow.stateIn 操作符可以将冷流转换为热流: 它们可以将来自上游冷数据流的信息广播给多个收集者。这两个操作符通常用于提升性能: 在没有收集者时加入缓冲；或者干脆

如果您是库作者，您也许希望用户在使用 Kotlin 协程与 Flow 时可以更加轻松地调用您基于 Java 或回调的 API。另外，如果您是 API 的使用者，则可能愿意将第三方 API 界面适配协程

在之前的《即学即用Android Jetpack - Paging 3》中，我们谈到了因为状态记录遇到的坑。 点击图中的皇冠按钮，会弹出 Nike、Adidas 和 其他 品牌的按钮，选中之后，页面中数据源只会包含该品牌的数据。 原来状态记录的核心是 LiveData，当状态方…

最近网上流传出「LiveData 被弃用，应该使用 Flow 替代 LiveData」的声音。 LiveData 真的有那么不堪吗？Flow 真的适合你使用吗？ 我们今天来讨论一下这两种组件。